import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取本地的企鹅数据集
file_path = r'D:\vsc.py\qie.csv'
df = pd.read_csv(file_path)

# 打印数据集的前5行
print(df.head())

# 使用seaborn绘制企鹅物种的分布条形图
sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.title('Penguin Species Distribution')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Species')
plt.show()

# 使用箱线图可视化不同物种的FlipperLength、CulmenLength和CulmenDepth的分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='FlipperLength')
plt.title('Flipper Length by Species')
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='CulmenLength')
plt.title('Culmen Length by Species')
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='CulmenDepth')
plt.title('Culmen Depth by Species')
plt.show()

# 显示缺失值的行
print(df.isnull().sum())

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 准备训练数据：
# 1. 将数据分为特征和标签
# 2. 将数据分为训练集和测试集
X = df[['CulmenLength', 'CulmenDepth', 'FlipperLength']]
y = df['Species']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
# 1. 创建一个多类别逻辑回归模型
# 2. 训练模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
# 1. 预测测试集的标签
y_pred = model.predict(X_test)

# 2. 计算模型的准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Model accuracy: {accuracy:.2f}')

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设这是你的数据
data = ...  # 你的数据加载代码

# 第一个图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='Species', data=data)
plt.title('Penguin Species Distribution')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Species')
plt.show()  # 确保显示第一个图表

# 第二个图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=data, x='Species', y='FlipperLength')
plt.title('Flipper Length by Species')
plt.show()  # 确保显示第二个图表

# 以此类推，为每个图表添加plt.show()